[B! 機械学習][研究] ama9satenaのブックマーク

「第1回プログラマのための数学勉強会」開催しました！（動画＆資料つき） - 34歳からの数学博士

どうも、佐野です。昨日「第1回プログラマのための数学勉強会」を開催しました。朝からの大雪にも関わらず多くの方にお集り頂き、濃厚なセッションの数々をお送りすることができて大変嬉しく思っております。以下、各セッションを動画・資料と共に、簡単に内容のご紹介をさせて頂きます。 1. 「プログラマのための線形代数再入門」 - 佐野岳人 [資料] トップバッターとして発表させて頂きました。線形代数は3Dプログラミングをはじめ、画像処理や機械学習など多くの分野で必要になる数学の分野です。「行列の積はなぜこんな複雑な形をしているのか？」から「行列は線形変換・アフィン変換の定量表現である」という話をしました。次回は中編として「行列式・逆行列とその実装」、後編で「座標変換と固有値・固有ベクトル」を発表してみたいと思います。 2. 「明日話したくなる「素数」のお話」 - 辻順平 [資料] 日曜数学者 i

ama9satena 2015/03/04

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Convolutional Neural Network

論文「Quoc V. Le, Marc'Aurelio Ranzato, Rajat Monga, Matthieu Devin, Kai Chen, Greg S. Corrado, Jeff Dean, Andrew Y. Ng. Building high-level features using large scale unsupervised learning. 29 Dec 2011(last (this) revised 12 Jun 2012).」を読んでいると、わからんキーワードを調べるとまた別のわからんキーワードにぶつかり、という無限ループにハマッテしまいました。なので、もういっそきちんとニューラルネットワーク関連テクニックをまとめてしまおうと思った次第です。まずは（と言ってもこれだけかもだけど）、畳み込みニューラルネットワーク（Convolutional Neura

ama9satena 2015/03/03

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ご注文はDeep Learningですか？ - kivantium活動日記

先日Deep Learningでラブライブ！キャラを識別するという記事が話題になっていました。この記事で紹介されている SIG2D 2014を知り合いから貸してもらったので参考にしながら、ご注文は機械学習ですか？のDeep Learning版を作ってみました。 Caffeなど必要なソフトのインストール Ubuntu 14.04の場合は過去記事を参照してください。これ以外にもpython-opencvなどを使いますが、依存関係の全ては把握できていないのでエラーが出たら適宜インストールしてください。データの準備 Deep Learningでは大量の学習データが必要になると言われているので、まずは大量のデータを用意します。参考記事では6000枚のラブライブ画像を使ったということなので対抗して12000枚以上のごちうさ画像を用意したいと思います。それだけのデータを手動で分類するとそれだけで時間が

ama9satena 2015/02/21

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多層パーセプトロンによる関数近似 - 人工知能に関する断創録

パターン認識と機械学習（PRML）まとめ（2010/8/29）の続きです。以下、つづくかも？になってましたが、2014年はDeep Learningを勉強しよう（2014/1/4）と思っているので、関連するニューラルネットワーク関係の実験結果をもう少し追記します。今回は、PRMLの5章ニューラルネットワークの中から図5.3にある多層パーセプトロンによる関数近似をPythonで実装してみました。上の図にあるようにxを入れたときにsin(x)の近似値を出力するようなニューラルネットワークを学習します。もっと詳しく言うと (x, sin(x)) のたくさんの組（訓練データ）を教師データとして用いて、xを入れたときにsin(x)の近似値を出力するようにニューラルネットワークの重みを更新します。多層パーセプトロン（Multilayer perceptron） p.228にあるようにバイアスパラ

ama9satena 2015/02/12

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機械学習はじめの一歩に役立つ記事のまとめ - その後のその後

「機械学習」というワードになんとなく惹かれつつも、具体的にやりたいことがあるわけでもないので、手を動かすことなくただひたすら「いつかやる」ために解説記事やチュートリアル記事を集める日々を過ごしていたのですが、このままじゃイカン！と Machine Learning Advent Calendar 2014 - Qiita に参加登録してみました。が、やはり何もしないまま当日を迎えてしまったので、お茶濁しではありますが、せめて「機械学習ってどんな手法やライブラリがあって、どんな応用先があるのか？」というあたりをざっくり把握して最初に何をやるのか方向付けをするためにも、たまりにたまった機械学習系の記事をいったん整理してみようと思います。機械学習の概要特定のライブラリや手法の話ではなく、機械学習全般に関する解説。機械学習チュートリアル@Jubatus Casual Talks 機械学習チ